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NTIS 바로가기전기전자학회논문지 = Journal of IKEEE, v.22 no.4, 2018년, pp.1238 - 1241
한성현 (Dept. of Computer Engineering, Seokyeong University) , 정준모 (Dept. of Electronic Engineering, Seokyeong University)
In this paper, MNIST classification CNN with zero skipping is implemented. Activation of CNN results in 30% to 40% zero. Since 0 does not affect the MAC operation, skipping 0 through a branch can improve performance. However, at the convolution layer, skipping over a branch causes a performance degr...
* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.
핵심어 | 질문 | 논문에서 추출한 답변 |
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MNIST 데이터셋란? | MNIST 데이터셋은 0부터 9까지 숫자 손글씨 데이터셋으로 기존의 이미지 프로세싱 방식으로 분류가 잘 되기 때문에 딥러닝 연구에 많이 사용되고 있다. | |
라운드로빈 알고리즘의 명령어 타입별로 우선순위는 어떻게 되는가? | 기본적인 알고리즘은 라운드로빈 알고리즘이며, 명령어 타입별로 우선순위를 가진다. 명령어 타입은 시스템, 메모리, 산술 세 가지로 이전 연구로 시스템 > 메모리 > 산술의 우선순위에서 가장 좋은 성능을 낸다[2]. | |
IF(Instruction Fetch)의 역할은? | IF(Instruction Fetch)는 명령어 캐시(IC, Instruction Cache)에게 주소를 요청해 명령어를 페치 받는다. 어떠한 레지스터를 사용하는지 알기 때문에 데이터 해저드를 체크한다. |
Kwanho Lee, "A Design of a SIMT architecutre based GP-GPU for parallel acceleration of algorithms," Master thesis, Seokyeong University, 2017.
SeongHyun Han, Kwang-Yeob Lee "GPGPU performance enhancement through master scheduler design with priority," 2018 IKEEE Summer Conference. 2018.
Albericio, Jorge, et al. "Cnvlutin: Ineffectualneuron-free deep neural network computing," ACM SIGARCH Computer Architecture News. Vol. 44. No. 3. IEEE Press, 2016.
Sang-il Lee, Jun-Mo Jung, Kwang-Yeob Lee, "Implementation of Numerical CNN using GPGPU," 2017 IKEEE Summer Conference, 2017.
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